Oktober 2022

## Pendeteksi Pelanggaran Lalu Lintas Kendaraan Lawan Arah berbasis Sensor Ultrasonik

## DARMAWAN HIDAYAT, FADHIL BOMA NAUFAL, NENDI SUHENDI SYAFEI
Departemen Teknik Elektro, Universitas Padjadjaran Email 1 : darmawan.hidayat@unpad.ac.id
Received 2 Juni 2022 | Revised 14 Juli 2022 | Accepted 21 Juli 2022

## ABSTRAK
Pelanggaran lalu lintas lawan arah kendaraan sepeda motor adalah pelanggaran yang banyak terjadi. Hal ini kerap menimbulkan korban. Makalah ini melaporkan prototipe  sensor  untuk  deteksi  pelanggaran  lalu  lintas  lawan  arah  kendaraan sepeda  motor  di  area  lalu  lintas  Universitas  Padjadjaran  (Jatinangor)  untuk keperluan pengelola dalam pengaturan lalu lintas kampus. Sistem sensor dibangun dari dua buah sensor ultrasonik (MB1030 MaxSonar EZ-3) untuk membaca arah pergerakan kendaraan. Sensor kendaraan mendeteksi pola spasial dan temporal gerakan kendaraan yang melintas. Pola pembacaan sensor ultrasonik diproses oleh mikrokontroller  ATmega  328P  dan  hasilnya  ditampilkan  pada  peraga  LCD  dan peraga buzzer. Data yang ditampilkan berupa jumlah pelanggaran lawan arah dan indikasi bunyi. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat mendeteksi pelanggaran lawan  arah  sebesar  87,14%.  Sistem  ini  juga  dapat  membedakan  objek  yang melintas antara kendaraan motor dengan pejalan kaki. Secara keseluruhan, sistem yang  dibangun  berfungsi  sesuai  rancangan  untuk  mendeteksi  pelanggaran kendaraan sepeda motor lawan arah.
Kata kunci : lawan arah, ultrasonik, kirim-pantul, spasial-temporal, mikrokontroler

## ABSTRACT
Opposite direction traffic violations are the most occurrences of traffic violations. This often causes fatal human injuries. This paper reports a design of sensor for detection  of  opposite  direction  traffic  violations  of  motorcycle  vehicles  in  the internal traffic area of Universitas Padjadjaran, Jatinangor campus, for in-campus traffic  management  purposes.  The  sensor  system  is  built  from  two  ultrasonic sensors  (MB1030  MaxSonar  EZ-3)  to  detect  the  direction  of  vehicle  object movement. The sensors detect the direction according to the spatial and temporal patterns. The ultrasonic sensor reading pattern is processed by the ATmega 328P microcontroller and the results are displayed on an LCD and a sound buzzer. The displayed  parameter  is  the  number  of  opposite  directioan  violation  and  a  beep sound.  Based  on  the  testing  results,  the  system  can  detect  a  violation  of  the opposite direction by 87.14%. This system enables to distinguish motor vehicles and pedestrians objects. In conclusion, the system functions as designed to detect violations of motorcycle in the opposite direction.
Keywords :  traffic  violation,  ultrasonic  sensors,  pulse-echo,  spatial-temporal, microcontroller

## 1. PENDAHULUAN
Keselamatan berlalu lintas menjadi aspek penting dalam dunia transportasi dunia, khususnya Indonesia.  Sebagian  besar  kecelakaan  lalu  lintas  disebabkan  oleh  kelalaian  pengemudi, seperti:  menurunnya  konsentrasi  dan  fokus  pengemudi  karena  melakukan  aktivitas  lain  di dalam kendaraan dan faktor kelelahan. Dalam hal ini, contoh mayoritas pelanggaran lalu lintas yang terjadi adalah lawan arah (Mampilayil, 2019) (Sushmitha, dkk,  2020) , ngebut dan melanggar rambu-rambu lalu lintas (Hajeb, dkk, 2013) (Al-shabibi, dkk, 2014) (Goma, dkk,  2020)  (Kulanthayan,  dkk,  2007) ,  yang  terjadi  mungkin  secara  sengaja  maupun secara tidak disengaja atau karena kurang konsentrasi pengemudi.
Sekarang ini, bidang transportasi negara Indonesia berkembang sangat pesat, tampak dari peningkatan  jumlah  kendaraan  di  jalan  raya  dan  perkembangan  infrastruktur  lalu  lintas transportasi.  Seiring  bertambahnya  jumlah  kendaraan  di  jalan  raya,  resiko  terjadinya pelanggaran lalu lintas sehingga menimbulkan kecelakaan lalu lintas semakin meningkat pula.
Terdapat hubungan antara kepatuhan pengemudi, kehadiran polisi lalu lintas dan kecelakaan lalu lintas (Feng, dkk, 2020) . Kehadiran polisi lalu lintas di jalan raya menjadi faktor penting dalam  penegakkan  peraturan  lalu  lintas,  yang  pada  akhirnya  dapat  mengurangi  bahkan menghindari kecelakaan lalu lintas. Ketidakhadiran polisi lalu lintas di sekitar tempat kejadian cenderung membuat pengemudi berani melakukan pelanggaran lalu lintas meskipun sanksi pelanggaran lalu lintas termasuk berat yang diatur dalam UU no 22 tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan (LLAJ).
Salah satu pelanggaran lalu lintas yang dapat menyebabkan kecelakaan adalah pelanggaran melawan arah oleh pengemudi kendaraan sepeda motor. Pelanggaran ini umumnya terjadi karena ketidaktersediaannya aparat yang berjaga di area tersebut (Sushmitha, dkk, 2020) . Pada kondisi ini, pengendara cenderung berani melakukan pelanggaran melawan arah arus lalu  lintas.  Hal  ini  dapat  dipahami  karena  ketersediaan  aparat  dan  luasnya  daerah  kerja sehingga aparat tidak selamanya berada di tempat yang rawan pelanggaran lawan arah. Di Kampus  Universitas  Padjadjaran  Jatinangor  pelanggaran  ini  juga  banyak  terjadi  meskipun pihak manajemen kampus telah mengatur lalu lintas dalam kampus jalan satu-arah dan jalan dua-arah,  dengan  memasang  rambu-rambu  lalu  lintas.  Hampir  sebagian  besar  pelanggar lawan  arah  adalah  pengendara  sepeda  motor.  Beberapa  kecelakaan  lalu  lintas  akibat pelanggaran ini juga terjadi. Hal ini juga terjadi karena kurangnya kepatuhan pengemudi dan keterbatasan  ketersediaan  jumlah  dan  waktu  aparat  (sentinel)  untuk  menjaga  lalu  lintas kampus.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  teknologi  yang  dapat  mendeteksi  kejadian pelanggaran lawan arah untuk mengatasi masalah ketersediaan aparat lalu lintas dan untuk keperluan  penindakan  hukum  atas  terjadinya  pelanggaran  ini,  meningkatkan  kepatuhan hukum  pengemudi  dalam  berlalu  lintas,  yang  pada  akhirnya  nanti  dapat  menghindari  atau meminimalkan kecelakaan lalu lintas.
Terdapat  beberapa  metode  yang  dilaporkan  untuk  deteksi  pelanggaran  lalu  lintas  seperti pelanggaran  batas  kecepatan  maksimal,  pelanggaran  rambu  lalu  lintas,  pelanggaran  lawan arah, dan pelanggaran parkir. Sistem-sistem tersebut dapat mendukung sistem manajemen pemantauan  dan  pengendalian  lalu  lintas  oleh  otoritas,  karena  sistem-sistem  tersebut dilengkapi dengan teknologi fitur deteksi, peringatan, penampilan hingga perekaman kejadian- kejadian di lalu lintas jalan raya.
Pelanggaran batas kecepatan maksimal dapat dideteksi menggunakan teknik pengolahan citra dan computer vision (Aliane, dkk, 2014) (Bedruz, dkk, 2018) (Prakash, dkk, 2020) , deteksi pelanggaran rambu lampu lalu lintas menggunakan teknologi computer vision (Goma,
dkk,  2020)  (Kulanthayan,  dkk,  2007)  (Bolsunovskaya,  dkk,  2021) ,  deteksi pelanggaran  parkir  menggunakan  teknologi  pemrosesan  citra (Sushmitha,  dkk,  2020) , deteksi  pelaku  pelanggaran  melalui  pengenalan  pelat  nomor  kendaraan (Agarwal,  dkk, 2018) . Deteksi pelanggaran lawan arah kendaraan selain roda-empat, juga terdapat metode untuk deteksi kendaraan roda-tiga, menggunakan metode video pengawasan (Mampilayil, 2019) (Sushmitha, dkk, 2020) . Teknologi RFID juga digunakan untuk deteksi pelanggaran kecepatan  kendaraan (Hajeb,  dkk,  2013)  (Al-shabibi,  dkk,  2014) .  Selain  itu,  sensor ultrasonik (Aseem, 2019) (Liu, dkk, 2015) juga digunakan untuk deteksi pelanggaran lalu lintas  lawan  arah  kendaraan.  Teknologi  berbasis  ultrasonik  lebih  murah,  efisien  dalam implementasi algoritma kerja, dan andal digunakan untuk keperluan ini (Appiah, dkk, 2020) (Chaware,  S.  &  Chaware,  T.,  2019)  (Li,  dkk,  2019) .  Dibandingkan  dengan  teknologi berbasis  gelombang  ultrasonik,  teknologi  berbasis  pengolahan  citra  dan computer  vision memerlukan perangkat lunak, perangkat keras dan infrastuktur yang mumpuni, serta proses perawatan yang cukup rumit, sehingga pada akhirnya menyebabkan biaya yang relatif mahal untuk  diimplementasikan.  Juga  teknologi  GSM  dapat  dimanfaatkan  untuk  deteksi  batas kecepatan  kendaraan  dalam  lalu  lintas (Sarowar  &  Shende,  2015) .  Bahkan  beberapa metode dilaporkan dapat mendeteksi kejadian kecelakaan lalu lintas di lokasi yang relatif jauh (Sheikh, dkk, 2020) .
Dalam  penerapannya,  deteksi  objek  bergerak  cepat  dan  panjangnya  area  deteksi  menjadi kendala dalam implementasi teknologi-teknologi tersebut. Hal ini berimplikasi pada besarnya biaya  untuk  pembangunan  infrastruktur  teknologi  tersebut.  Oleh  karena  itu,  perlu dikembangkan  suatu  sistem  teknologi  sensor  yang  relatif  praktis  dan  murah  untuk diimplementasikan pada cakupan jalan raya yang panjang. Tujuan makalah ini adalah untuk melaporkan  pengembangan  sensor  deteksi  kecepatan  dan  arah  gerak  kendaraan  sepeda motor, dengan menggunakan sepasang sensor ultrasonik yang bekerja berdasarkan prinsip kirim-pantul.  Sistem  sensor  ini  juga  dilengkapi  teknologi Internet  of  Things  (IoT)  sebagai pendukung  sistem  untuk  implementasi  di  area  kampus (Alfarid,  dkk,  2021) .  Untuk  ke depannya,  teknologi  ini  diimplementasikan  di  dalam  lalu  lintas  Kampus  Universitas Padjadjaran, Sumedang, untuk pemantauan dan perekaman kejadian pelanggaran lalu lintas lawan arah. Selanjutnya, data ini dapat digunakan sebagai dasar rekayasa lalu lintas untuk menghindari  dan  minimalisir  pelanggaran  dan  kecelakaan  lalu  lintas  di  dalam  kampus. Berdasarkan  uraian  di  atas,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang  alat  pendeteksi melawan  arah  dengan  sensor  ultrasonik  yang  merupakan  sensor  jarak  di  lingkungan Universitas Padjadjaran.

## 2. METODE

## 2.1  Blok Diagram Sistem
Diagram blok sistem pendeteksi pelanggaran lalu lintas lawan arah diilustrasikan pada Gambar 1.  Sistem  ini  dibangun  dari  beberapa  blok  komponen,  yaitu:  dua  buah  sensor  ultrasonik (MB1030,  LV-MaxSonar-EZ3),  pengontrol  terprogram  (ATMega2560),  I2C  modul  dan  LCD (sebagai  modul  peraga),  dan active  buzzer  (untuk  indikator  bunyi).  Di  mana  setiap  blok memiliki fungsinya masing-masing. Karena yang dideteksi sebenarnya adalah arah pergerakan (translasi)  sepeda  motor,  maka  diperlukan  dua  sensor  ultrasonik  untuk  pembacaan  arah pergerakan  dengan  cara  mendeteksi  urutan  kemunculan  pulsa  dari  masing-masing  sensor. Pemilihan sensor modul MB1030 berdasarkan pertimbangan keunggulannya yaitu dimensi kecil dan ringan kurang dari 1 inchi, frekuensi 42 kHz, jangkauan pengukuran jarak objek relatif jauh 645 cm, tersedia tiga pilihan sinyal keluaran modul analog, RS232 dan lebar pulsa.
Ilustrasi kerja sensor untuk deteksi pergerakan sepeda motor lawan arah dan arah benar dapat dilihat pada Gambar 2. Perbedaan utama antara objek kendaraan motor dan manusia adalah panjangnya. Kendaraan motor rata-rata memiliki panjang lebih dari satu meter namun kurang dari  dua  meter.  Sedangkan  manusia  memiliki  panjang  yang  kurang  dari  satu  meter.  Dari perbedaan  dimensi  tersebut,  digunakan  dua  modul  sensor  ultrasonik  yang  masing-masing dipisahkan sejauh 1 m sehingga dapat membedakan objek kendaraan motor dan manusia. Dengan  menggunakan  dua modul  sensor ultrasonik, pola spasial  dan temporal  pembacaan sensor ketika motor melintas dan manusia berbeda. Selain itu, pola pembacaan sensor ketika terdapat  motor  melawan  arah  dan  motor  yang  melintas  sesuai  arah  yang  berlaku  dapat dibedakan.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem

## Gambar 2. Ilustrasi Pembacaan Sensor 1 dan 2 Terhadap Posisi Sepeda Motor Kondisi (A) Lawan Arah dan (B) Arah Benar
Jarak deteksi sensor terhadap objek adalah paling jauh 5 m. Jika jarak objek ke sensor lebih dari 5 m maka sensor tidak mendeteksi keberadaaan objek. Diagram pewaktuan pola spasial dan  temporal  masing-masing  kejadian  dari  Sensor  1  dan  2  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Kondisi yang terjadi yaitu kendaraan melawan arah, kendaraan tidak melawan arah dan objek manusia  yang  melewati  alat  baik  melawan  arah  ataupun  tidak.  Terdapat  kondisi  lain  yang mungkin terjadi yaitu ketika terdapat dua atau lebih kendaraan melintas secara hampir sejajar.
Jika  kondisi  ini  terjadi,  maka  sistem  menghitung  sebagai  satu  kendaraan  yang  melintas. Kondisi ini belum diakomodasi oleh sistem dan masih menjadi pengembangan untuk tahap berikutnya.

## 2.2  Diagram Alir Sistem
Sistem bekerja berdasarkan diagram pewaktuan Gambar 3 dan diimplementasikan ke dalam diagram alir Gambar 4. Pada Gambar 3, pertama, Sensor 2 mendeteksi keberadaan objek. Jika tidak terdeteksi objek maka program mendeteksi tidak pelanggaran. Jika Sensor 2 mendeteksi ada objek maka Sensor 1 aktif dan mendeteksi keberadaan objek (kondisi pewaktuan ❶) . Jika Sensor 1 mendeteksi ada objek maka kondisi pewaktuan ❷ terpenuhi sehingga sistem mendeteksi dan mencatat terjadi pelanggaran Lawan Arah. Jika Sensor 1 tidak mendeteksi ada  objek  maka  program  kembali  membaca  Sensor  2.  Urutan  kejadian  seperti  ini  dihitung sebagai satu pelanggaran lawan arah dan menampilkannya ke dalam LCD serta active buzzer menyala beberapa detik. Kemudian Sensor 1 dimatikan kembali ke awal seperti pada kondisi awal sistem dinyalakan. Pada implementasi di dalam program, delay pembacaan Sensor 1 dan 2  masing-masing  adalah  20  ms,  dengan  menggunakan  fungsi delay(20).  Nilai  ini  menjadi waktu sampling pembacaan objek sepeda motor.
Gambar 3. Diagram Pewaktuan Sensor 1 dan 2 Terhadap Deteksi (A) Sepeda Motor Lawan Arah, (B) Sepeda Motor Arah Benar dan (C) Objek Manusia Lewat Lawan Arah
Gambar 4. Diagram Alir Algoritma Kerja Sistem
Seluruh urutan kejadian-kejadian yang tidak memenuhi kondisi tersebut, maka tidak dihitung sebagai pelanggaran. Misalnya, jika sepeda motor melintas dengan arah benar maka kondisi pewaktuan  tidak  sama  dengan  pewaktuan  lawan  arah  (Gambar  3)  sehingga  diagram  alir Gambar  5  tidak  terpenuhi.  Oleh  karena  itu,  sistem  mendeteksi  sebagai  tidak  terjadi pelanggaran.
Kondisi lain, ketika ada objek manusia melintas di depan Sensor 1 dan 2 baik arah benar atau lawan  arah.  Sensor  ultrasonik  2  akan  mendeteksi  dan  sensor  ultrasonik  1  akan  menyala. Namun  kondisi  di  mana  kedua  sensor  mendeteksi  objek  dalam  waktu  bersamaan  (kondisi pewaktuan ❷ ) tidak akan terpenuhi karena tubuh manusia kurang dari 1 meter.

## 2.3  Lokasi Penempatan dan Rancangan Tampilan Peraga LCD
Untuk menguji fungsional dan kinerja sistem, sensor diletakkan pada jalan satu-arah. Hal ini dimaksudkan  agar  kondisi  pengujian  pelanggaran  lalu  lintas  lawan  arah  tidak  tercampur dengan arah benar. Terdapat beberapa titik lokasi jalan satu arah di dalam kampus, seperti jalur  IPA,  jalur  tengah  dan  jalur  IPS.  Untuk  uji  coba,  perangkat  ditempatkan  di  pinggir Perpustakaan Pusat (Kandaga, di jalur tengah), lokasi pinggir jalan satu-arah (ke arah turun). Lokasi ini dipilih  karena pertimbangan trafik yang lebih padat. Tampilan  peraga LCD  untuk seluruh kondisi pelanggaran dapat dilihat pada Gambar 5. Dalam proses uji coba, dilakukan beberapa uji kejadian sepeda motor Lawan Arah, Arah Benar dan objek manusia (Gambar 5.a, b dan c).
Gambar 5. Lokasi Penempatan-Pengujian Area Kampus dan Tampilan Peraga LCD Terhadap Deteksi (A) Sepeda Motor Lawan Arah, (B) Sepeda Motor Arah Benar dan (C) Objek Manusia Lewat Lawan Arah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Wujud fisik perangkat keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 6. Perangkat utama dikemas dalam dua kotak  ( casing). Kotak satu  memuat modul Sensor 1, peraga  Buzzer, pengontrol Arduino, peraga LCD, dan sumber daya ( power bank) (Gambar 6.a). Kotak 2 memuat Sensor 2 yang dihubungkan ke pengontrol Arduino di kotak pertama (Gambar 6.b). Kotak 1 dan 2 dipasang di masing-masing tripod berjarak 1 m (Gambar 6.c).
Gambar 6. Wujud Fisik Sistem (A) Kotak Sensor-1, (B) Kotak Sensor-2 dan (C) Integrasi Sistem Sensor-1 dan Sensor-2, Serta Wujud Fisik Modul Sensor Ultrasonik MB1030
(Inset)

## 3.1  Pengujian Sensor Ultrasonik
Pengujian  sensor  ultrasonik  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  sensor  dalam mendeteksi  keberadaan objek yang melintas  di depannya. Pada pin D2 Arduino terhubung dengan  pin  RX  sensor  ultrasonik  1  dan  pin  D3  Arduino  terhubung  dengan  pin  RX  sensor ultrasonik 2. Masing-masing pin RX dari sensor ultrasonik harus diberi logika high selama 50 milisekon agar sensor bekerja. Hasil dari pembacaan jarak akan direpresentasikan ke dalam nilai  tegangan.  Untuk  mendapatkan  tegangan,  nilai  dari  pembacaan  fungsi analogRead() dikali tegangan kerja yaitu 5 volt dibagi nilai ADC Arduino Uno yaitu 1023. Metode pengukuran yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Metode Pengukuran Tegangan Sensor Ultrasonik
Sensor  ultrasonik  akan  mendeteksi  jarak  objek  ( x)  kemudian  diolah  dengan  menggunakan mikrokontroler Arduino  Uno  dengan  progam  yang  telah  dibuat.  Lalu  tegangan  yang merepresentasikan jarak objek ditampilkan dan diukur.
Sensor ultrasonik diuji dengan kondisi ada objek dengan variasi jarak 20 hingga 600 cm, serta kondisi jarak objek lebih dari 600 cm (dengan interval 20 cm). Dari masing-masing jarak yang diuji,  didapatkan tegangan  yang  merepresentasikan  pembacaan  jarak.  Hasil  dari  pengujian kedua sensor ultrasonik dapat dilihat pada Gambar 8, yaitu hubungan pengukuran tegangan output sensor (v S ) dan jarak objek, x (cm). Dari data tersebut, diolah ke dalam bentuk grafik korelasi antara tegangan ultrasonik terhadap jarak objek seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Pembacaan Jarak oleh Sensor 1 dan 2
No Jarak (cm) Sensor 1 (cm)  Sensor 2 (cm) 1 20 18,5 18,52 2 40 39,4 39,4 3 60 60,29 60,29 4 80 78,56 78,56 5 100 98,14 99,45 6 120 119,03 120,33 7 140 139,91 138,61 8 160 160,79 159,49 9 180 179,07 179,07 10 200 199,93 199,96 11 220 219,53 220,84 12 240 240,42 241,71 13 260 258,69 259,99 14 280 279,57 280,87 15 300 297,95 300,45 16 320 318,73 321,34 17 340 339,61 342,22 18 360 360,49 363,12 19 380 380,08 381,38 20 400 400,96 402,06 21 420 420,54 423,15 22 440 440,12 444,03 23 460 459,69 462,3 24 480 480,54 485,8 25 500 500,16 506,58 26 520 521,04 527,56 27 540 539,31 548,45 28 560 325,25 322,65 29 580 197,34 195,12 30 600 211,69 226,06 31 >600 229,97 236,49
Pada Gambar 8 dapat dilihat bahwa semakin jauh jarak suatu objek terhadap sensor ultrasonik, maka  semakin  besar  tegangan output  v S ,  dengan  nilai  koefisien  korelasi R 2 0.9995  cukup tinggi. Hasil ini menyatakan bahwa hubungan tegangan output sensor sebanding dengan jarak objek. Dalam program, untuk mendapatkan nilai jarak x, persamaan korelasi antara v S dan x dinyatakan menjadi seperti pada Persamaan (1). Persamaan (1) ini kemudian dimasukan ke dalam program untuk menghitung jarak objek berdasarkan nilai tegangan yang dihasilkan oleh modul sensor.
𝑥 = , , (1)
Hasil pengujian pengukuran jarak objek pembacaan oleh sensor ultrasonik untuk jarak x 20 hingga 600 cm serta kondisi ada objek (lebih dari 600 cm dengan interval 20 cm) disajikan pada Tabel 1. Berdasarkan hasil Tabel 1, ketelitian pembacaan objek jarak 20 hingga 500 cm adalah  6 cm. Ketelitian pembacaan sensor untuk jarak objek 520 hingga 540 cm berkurang hingga  8 cm. Sedangkan ketelitian pembacaan sensor untuk jarak 560, 580, dan 600 cm semakin menurun.
Pada kondisi jarak objek lebih dari 600 cm, error hasil pembacaan semakin besar. Kesalahan pembacaan  jarak  ini  kemungkinan  disebabkan  kemampuan  mikrokontroler  Arduino  Uno. Arduino  Uno  terlambat  membaca  sinyal  pantul  ultrasonik  sehingga  tegangan  yang  terbaca adalah tegangan saat sinyal pantul yang lemah. Oleh karena itu jarak yang ditampilkan lebih kecil daripada jarak sebenarnya. Dari pengujian ini, diketahui sensor mampu untuk mendeteksi jarak objek sejauh 540 cm.
Gambar 8. Grafik Korelasi Tegangan Ultrasonik Terhadap Jarak Objek

## 3.2  Pengujian Pembacaan Kecepatan Pembacaan Sensor Ultrasonik
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui atau mengukur kecepatan sensor ultrasonik yang digunakan  dalam  mendeteksi  keberadaan  objek.  Pengujian  menggunakan  bantuan  alat osiloskop untuk mengukur waktu tempuh, tof (time of flight) ketika sensor dinyalakan hingga menghasilkan  tegangan  yang  merepresentasikan  jarak  objek.  Objek  dalam  kondisi  diam. Metode pengujian ditunjukkan pada Gambar 11.

## Gambar 9. Metode Pengujian Kecepatan Pembacaan Sensor Ultrasonik
Ketika sensor ultrasonik mendeteksi jarak objek, pin RX yang merupakan sinyal picu ultrasonik dan pin AN yang mengeluarkan tegangan sesuai jarak objek akan dihubungkan ke osiloskop agar dapat diketahui tof. Sedangkan pin AN juga akan terhubung ke mikrokontroler Arduino Uno  untuk  menampilkan  jarak  yang  terukur. Hasil  pembacaan tof  untuk  variasi  jarak  yang sama seperti percobaan sebelumnya dapat dilihat pada Gambar 10.
Berdasarkan Gambar 10 diperoleh jarak objek yang ditentukan (cm) dan nilai tof dari sensor ultrasonik (ms). Kemudian data tersebut disajikan ke dalam bentuk grafik korelasi antara nilai tof terhadap jarak objek seperti pada Gambar 12.
Gambar 10. Grafik Korelasi Waktu Tempuh t tof Terhadap Jarak Objek
Dari Gambar 10 terlihat bahwa semakin jauh jarak objek terhadap ultrasonik maka semakin lama  pula  waktu  yang  dibutuhkan  sensor  untuk  mendapatkan  informasi  jarak  objek.  Nilai koefisien  korelasi R 2 sebesar  0,9954  atau  pengaruh  perubahan  jarak  objek  terhadap perubahan tof  sebesar  99,54%.  Hasil  pengujian  pada  Gambar  10  menunjukkan  bahwa terdapat perbedaan karakteristik pembacaan sensor ketika jarak objek kurang dari dan lebih dari 500 cm. Namun begitu, untuk keperluan sistem ini, hal ini tidak menyebabkan perbedaan hasil pembacaan deteksi pergerakan sepeda motor.

## 3.3  Pengujian Waktu Tempuh ( tof) Sensor Ultrasonik Terhadap Objek Bergerak
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  fungsional  pembacaan  sensor  ultrasonik  dalam mendeteksi objek yang bergerak dengan variasi kecepatan. Pada pengujian ini masih sama seperti  pengujian  sebelumnya  yakni  mendapatkan  nilai tof  namun  terhadap  objek  yang bergerak. Metode yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Metode Pengujian tof Sensor Ultrasonik Terhadap Objek Bergerak
Untuk  konfigurasi pin yang terhubung  ke osiloskop  dan  mikrokontroler masih sama seperti pengujian  sebelumnya.  Namun  untuk  pengujian  ini  objek  dalam  keadaan  bergerak  seperti pada Gambar 11 dengan tiga kategori kecepatan yaitu V 1 lambat (5-10) km/jam, V 2 sedang (10-30) km/jam dan V 3 cepat (>30) km/jam. Variasi jarak yang diuji juga lebih sedikit dari pengujian sebelumnya yaitu 100, 200, 300, 400, 500 dan 600 cm. Hasil pengujian terdapat pada Tabel 2.
Dari Tabel 2 didapatkan pengukuran jarak yang tidak sesuai dengan jarak sebenarnya namun perbedaan  yang  didapat  tidak  lebih  dari  70  cm.  Hal  ini  disebabkan  objek  yang  bergerak
kemungkinan memang tidak tepat berada pada jarak yang seharusnya diuji. Namun ketika objek melintas masih terdapat perubahan tegangan yang terdeteksi. Untuk tof ketika objek melintas, lebih lambat dari data pada Tabel 4 sebelumnya serta tidak terlalu menunjukkan pengaruh jarak terhadap nilai tof terutama pada jarak 300 dan 400 cm.
Tabel 2. Pengujian Waktu ( tof) Sensor Ultrasonik Terhadap Objek Bergerak
No Kecepatan Jarak (cm) x (cm) t tof (ms) 1 Lambat (5-10 km/jam) 100 143,2 28,8 2 200 255,9 29,8 3 300 312,8 100 4 400 426,4 76,6 5 500 502,1 65,0 6 600 534,6 62,8 7 Sedang (10-30 km/jam) 100 134,6 31,0 8 200 224,3 28,0 9 300 326,3 101,0 10 400 502,1 64,0 11 500 534,6 62,4 12 600 534,6 62,8 13 Cepat (>30 km/jam) 100 134,3 23,2 14 200 224,3 35,2 15 300 323,6 110,0 16 400 502,1 65,0 17 500 534,6 65,6 18 600 588,7 56,5
Gambar 12. Pengujian Deteksi Sepeda Motor Bergerak dengan Kecepatan Tertentu Secara (a) Lawan Arah dan (b) Arah Benar

## 3.4  Pengujian Integrasi Sistem
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  kedua  sensor  ultrasonik  dan algoritma yang dibuat pada program dapat bekerja sesuai dengan fungsi rancangan. Pengujian dilakukan dengan  menggunakan  objek  sepeda  motor  yang  melaju  dengan  lawan  arah  dan arah  benar  (Gambar  12).  Berdasarkan  pengujian  kemampuan  sensor  sebelumnya,  maka ditetapkan jarak sepeda motor yang melintas di depan sistem ini harus kurang dari 5 meter. Apabila lebih dari 5 meter maka akan dianggap tidak ada kendaraan yang melintas. Terdapat beberapa pengujian dengan kondisi tertentu.

## 3.4.1   Kondisi Sepeda Motor Lawan Arah
Pengujian ini dilakukan dengan memberi variasi kecepatan kendaraan motor yang melintas. Kecepatan motor yang diuji di antaranya 5, 10, 15, 20, 25, 30, dan 35 km/jam. Masing-masing kecepatan  diuji  sebanyak  sepuluh  kali.  Hasil  pengukuran  dimensi  sepeda  motor  berbagai pabrikan  dan  model,  panjang  sepeda  motor  bervariasi  antara  100–120  cm.  Berdasarkan algoritma  Gambar  3,  selisih  panjang  tidak  menentukan  hasil  deteksi.  Deteksi  pelanggaran lawan arah dan arah benar hanya ditentukan oleh urutan kemunculan pulsa ❶ dan ❷ , bukan oleh jarak antar-pulsa ❶ dan ❷ . Oleh karena itu, pengujian cukup menggunakan satu sampel sepeda  motor  yaitu  Supra  GTR  150  (jenis  sepeda  motor  lain  juga  dapat  digunakan).  Dari percobaan ini data yang didapat sebanyak tujuh puluh data. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel  3,  dari  tujuh  kali  pengujian  variasi  kecepatan,  persentase  keberhasilan terbesar terjadi pada kecepatan 25 km/jam. Sedangkan persentase keberhasilan terkecil yakni pada kecepatan 30 km/jam dan 35 km/jam. Dapat disimpulkan bahwa sistem ini akan efektif mendeteksi kendaraan yang melawan arah pada kecepatan rendah yaitu 5 km/jam hingga 25 km/jam.  Kemampuan  membaca  pelanggaran  menurun  untuk  kecepatan  sepeda  motor  30 km/jam dan 35 km/jam. Namun untuk pengujian pada kecepatan 30 km/jam dan 35 km/jam ini  hasil  yang  didapat  sudah  baik  dengan  persentase  80%.  Sehingga  total  persentase keberhasilan  sistem  mendeteksi  pelanggaran  sepeda  motor  lawan  arah  yakni  87,14%. Terdapat  beberapa  kesalahan  pembacaan  deteksi  pelanggaran  lawan  arah.  Hal  ini kemungkinan besar disebabkan oleh durasi delay di antara jeda pembacaan Sensor 2 terlebih dahulu lalu ke Sensor 1, yang kurang tepat di algoritma sistem. Pada penelitian berikutnya, penyempurnaan  algoritma, terutama  penentuan delay pembacaan  Sensor 2  dan 1  menjadi fokus. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibuat telah mampu mendeteksi sepeda motor yang melawan arah dengan cukup baik. Untuk kecepatan tinggi yakni lebih dari 35 km/jam tidak dilakukan pengujian mengingat jalan yang tidak memungkinkan serta peraturan kampus Universitas Padjadjaran yang membatasi kecepatan pengendara maksimal 40 km/jam.
Tabel 3. Pengujian Akurasi Pendeteksian Sepeda Motor Lawan Arah
No Kecepatan (km/jam) Jumlah Pengujian Jumlah Terdeteksi Kesalahan 1 5 10 9 1 2 10 10 9 1 3 15 10 8 2 4 20 10 9 1 5 25 10 10 0 6 30 10 8 2 7 35 10 8 2 Prosentase 87,14% 12,86%

## 3.4.2   Kondisi Sepeda Motor Arah Benar
Pengujian selanjutnya yaitu ketika sepeda motor melintas dengan arah yang sesuai. Variasi kecepatan masih sama seperti pengujian sebelumnya. Sistem akan mengabaikan kendaraan yang melintas dengan arah yang benar. Hasil pengujian kondisi sepeda motor bergerak dalam arah benar disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Kesalahan Deteksi Sepeda Motor Arah Benar
No Kecepatan (km/jam) Jumlah Pengujian Jumlah Terdeteksi Error 1 5 10 10 0 2 10 10 10 0 3 15 10 10 0 4 20 10 10 0 5 25 10 10 0 6 30 10 10 0 7 35 10 10 0 Prosentase 100 % 0%
Berdasarkan Tabel 4, didapatkan persentase keberhasilan terbesar yakni pada setiap variasi kecepatan. Selama pengujian tidak ada sepeda motor yang terdeteksi sebagai pelanggaran. Sehingga alat ini sudah mampu membedakan sepeda motor yang melintas dengan arah yang benar dengan sepeda motor yang melawan arah untuk variasi kecepatan hingga 35 km/jam.
Tabel 5. Pengujian Deteksi Objek Manusia Melintas
No  Kondisi Arah Pengujian ke Keterangan
1 Orang berjalan
Arah benar
1 Terdeteksi 2 2 Terdeteksi 3 3 Terdeteksi 4 4 Terdeteksi 5 5 Terdeteksi 6 6 Terdeteksi 7 7 Terdeteksi 8 8 Terdeteksi 9 9 Terdeteksi 10 10 Terdeteksi 11 Lawan arah 1 Terdeteksi 12 2 Terdeteksi 13 3 Terdeteksi 14 4 Terdeteksi 15 5 Terdeteksi 16 6 Terdeteksi 17 7 Terdeteksi 18 8 Terdeteksi 19 9 Terdeteksi 20 10 Terdeteksi Akurasi 100%

## 3.4.3   Kondisi Objek Manusia Melintas
Selanjutnya sistem ini akan diuji juga apabila terdapat objek manusia melintas dengan arah yang  sesuai  maupun  arah  berlawanan.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  sepuluh  kali  orang melintas  baik  melawan  arah  maupun  tidak.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Tabel  5. Berdasarkan hasil Tabel 5, dari sepuluh kali pengujian objek manusia melintas arah benar dan sepuluh kali lawan arah, sistem dapat mendeteksi bahwa objek yang melintas adalah manusia sehingga sistem tidak mencatat sebagai pelanggaran lalu lintas lawan arah.

## 3.4.4   Kondisi Kendaraan Berhenti di Depan Sensor
Kondisi  lainnya  yang  mungkin  terjadi  adalah  kendaraan  sepeda  motor  berhenti  di  depan sistem. Pengujian dilakukan dengan menghentikan kendaraan motor di depan alat baik motor dari  arah  yang  berlawanan maupun  dari  arah yang sesuai.  Hasil  dari  pengujian kendaraan berhenti di depan alat dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Pendeteksian Kondisi Sepeda Motor Berhenti di Depan Sensor
No Kondisi Arah Pengujian ke Keterangan 1
Sepeda motor berhenti di depan alat
Arah benar 1 Terdeteksi 2 2 Terdeteksi 3 3 Terdeteksi 4 4 Terdeteksi 5 5 Terdeteksi 6 6 Terdeteksi 7 7 Terdeteksi 8 8 Terdeteksi 9 9 Terdeteksi 10 10 Terdeteksi 11 Lawan arah 1 Terdeteksi 12 2 Tidak Terdeteksi 13 3 Terdeteksi 14 4 Terdeteksi 15 5 Terdeteksi 16 6 Tidak Terdeteksi 17 7 Terdeteksi 18 8 Terdeteksi 19 9 Terdeteksi 20 10 Terdeteksi Akurasi 90%
Ketika sepeda motor datang dari arah yang benar kemudian berhenti di depan alat, sistem dapat  mendeteksi  ada  benda  yang  menghalangi  kinerja  sensor.  Hal  ini  dilakukan  selama sepuluh kali percobaan. Didapatkan akurasi hingga 100%. Namun untuk sepeda motor yang tidak melawan arah kemudian berhenti di depan alat, terdapat dua kali pembacaan di mana sensor menghitungnya sebagai melawan arah. Sehingga untuk kondisi sepeda motor di depan alat didapatkan akurasi sebesar 90%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian sistem, baik secara masing-masing sistem dan integrasi sistem keseluruhan,  dapat  disimpulkan  bahwa  sensor  yang  dibangun  berfungsi  sesuai  rancangan untuk mendeteksi pelanggaran kendaraan sepeda motor lawan arah di lalu lintas area kampus Universitas Padjadjaran. Hal ini berdasarkan hasil pengujian bahwa tingkat keberhasilan sistem dalam mendeteksi pelanggaran lawan arah 87,14%. Sistem yang dibuat dapat membedakan kendaraan motor yang melintas sesuai arah yang benar dengan akurasi 100%. Selain itu, fitur sistem dapat mendeteksi dan memberi peringatan apabila terdapat kendaraan yang berhenti di depan sistem sehingga menghalangi kinerja sistem dengan akurasi 90%. Sesuai Gambar 3.c, pulsa kemunculan deteksi objek sepeda motor berbeda dengan manusia berbeda. Objek sepeda motor memberikan pola pulsa bersamaan pada Sensor 1 dan 2 (pada waktu pulsa ❷ ), sedangkan pola pulsa ❷ (muncul pulsa di Sensor 1 dan 2) tidak pernah terjadi pada objek manusia. Sistem juga dapat membedakan pejalan kaki atau kendaraan sepeda motor yang melintas  dengan  akurasi  100%.  Secara  umum,  sistem  sensor  ini  dapat  berfungsi  sesuai rancangan. Dengan mengetahui distribusi kejadian pelanggaran, baik lokasi maupun waktu kejadiannya, maka  data  tersebut  dapat  digunakan oleh  pengelola  kampus  untuk  keperluan manajemen  personalia  dan  pengaturan  lalu  lintas  agar  kecelakaan  dapat  dihindari.  Dalam aplikasinya di luar kampus, sistem ini dapat juga dimanfaatkan oleh petugas polisi lalu lintas dalam proses penegakkan hukum undang-undang lalu lintas jalan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  Kemenristekdikti  melalui  skim  Penelitian  Terapan  Unggulan Perguruan Tinggi (PTUPT) Universitas Padjadjaran tahun anggaran 2021. Kami mengucapkan terima  kasih  kepada  Kemenristekdikti  atas  pendanaan  PTUPT  Universitas  Padjadjaran  no. 1207/UN6.3.1/PT.00/2021.

## DAFTAR RUJUKAN
Agarwal, P., Chopra, K., Kashif, M., & Kumari, V. (2018). Implementing ALPR for detection of traffic violations : a step towards sustainability. Procedia Computer Science, 132, 738–
743.
Al-shabibi, L., Jayaraman, N., & Vrindavanam, J. (2014). Automobile Speed Violation Detection System using RFID and GSM Technologies. International Journal of Applied Information Systems, 7(6), 24–29.
Alfarid, D., Hidayat, D., & Rohadi, N. (2021). Development of Vehicle Detection for One-Way Traffic Violation Based on Internet of Things. 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Mechatronics Systems (AIMS), (pp. 1–5).
Aliane,  N.,  Fernandez,  J.,  Mata,  M.,  &  Bemposta,  S.  (2014).  A  System  for  Traffic  Violation Detection. Sensors, 14(11), pp. 22113–22127.
Appiah,  O.,  Quayson,  E.,  &  Opoku,  E.  (2020).  Ultrasonic  sensor  based  traffic  information acquisition  system;  a  cheaper  alternative  for  ITS  application  in  developing  countries.
Scientific African, 9, e00487.
Aseem, O. M. (2019). Traffic Violations for Safe Speed System. International Journal of Applied Engineering Research, 14(19), 3730–3733.
Bedruz, R. A., Uy, A. C. P., Quiros, A. R., Billones, R. K., Sybingco, E., Bandala, A., & Dadios,
E.  P.  (2018).  A  Robotic  Model  Approach  of  an  Automated  Traffic  Violation  Detection System  with  Apprehension. 2018  IEEE  10th  International  Conference  on  Humanoid, Nanotechnology, Information Technology,Communication and Control, Environment and Management (HNICEM), (pp. 1–4).
Bolsunovskaya, M., Leksashov,  A.,  Shirokova, S., &  Tsygan, V. (2021). Development  of  an information  system  structure  for  photo-video  recording  of  traffic  violations. XXII International  Scientific  Conference  Energy  Management  of  Municipal  Facilities  and Sustainable Energy Technologies (EMMFT-2020), 244, (pp. 1–9).
Chaware,  S.,  &  Chaware,  T.  (2019).  Proposed  algorithm  for  smart  traffic  control  using ultrasonic sensors. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 8(6),
3912–3915.
Feng,  M.,  Wang,  X.,  &  Quddus, M.  (2020).  Developing  Multivariate  Time  Series  Models  to
Examine the Interrelations between Police Enforcement , Traffic Violations , and Traffic Crashes. Analytic Methods in Accident Research, 28, 100139.
Goma, J. C. De, Eviota, M. A. J., & Lopena, V. P. (2020). Detecting Red-Light Runners ( RLR ) and Speeding Violation through Video Capture. 2020 IEEE 7th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA), (pp. 774–778).
Hajeb, S., Javadi, M., Hashemi, S. M., & Parvizi, P. (2013). Traffic Violation Detection System based on RFID. Traffic Violation Detection System Based on RFID, 7(2), 290–293.
Kulanthayan, S., Phang, W. K., & Hayati, K. S. (2007). Traffic Light Violation among Motorists in Malaysia. International Association of Traffic and Safety Sciences, 31(2), 67–73.
Li, G., Li, S. E., Zou, R., Liao, Y., & Cheng, B. (2019). Detection of road traffic participants using cost-effective arrayed ultrasonic sensors in low-speed traffic situations. Mechanical Systems and Signal Processing, 132, 535–545.
Liu,  J.,  Han,  J.,  Lv,  H.,  &  Li,  B.  (2015).  An  Ultrasonic  Sensor  System  Based  on  a  Two- Dimensional State Method for Highway Vehicle Violation Detection Applications. Sensors, 14(4), 9000–9021.
Mampilayil,  H. R., & K, R. (2019). Deep learning based Detection of One  Way Traffic Rule Violation  of  Three  Wheeler  Vehicles. 2019  International  Conference  on  Intelligent Computing and Control Systems (ICCS), (pp. 1453–1457).
Prakash, N.,  Kamath, C. U., &  Gururaja,  H.  S.  (2020).  Detection of Traffic Violations  using
Moving Object and Speed Detection. Wutan Huatan Jisuan Jishu, XVI(6), 61–72.
Sarowar, S. S., & Shende, P. S. M. (2015). Over Speed Violation Management and Control of Vehicle  Based  on  Zigbee. International  Journal  of  Engineering  Research  and  General Science, 3(1), 1168–1173.
Sheikh, M. S., Liang, J., & Wang, W. (2020). An Improved Automatic Traffic Incident Detection Technique  Using  a  Vehicle  to  Infrastructure  Communication. Journal  of  Advanced Transportation, 2020, 1–14.
Sushmitha,  M.  C.,  Subhasree,  J.,  Thushara,  S.  S.,  &  Rajalakshmi,  V.  (2020).  Traffic  Rules Violation  Detection  System. 6th  International  Conference  on  Communication  and Electronics Systems (ICCES), (pp. 1702–1704).